Environmental large language model Evaluation (ELLE) dataset: A Benchmark for Evaluating Generative AI applications in Eco-environment Domain

📄 arXiv: 2501.06277v1 📥 PDF

作者: Jing Guo, Nan Li, Ming Xu

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-01-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ELLE数据集，用于评估生成式AI在生态环境领域的应用能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 环境科学 大语言模型 生成式AI 评估基准 问答数据集

📋 核心要点

  1. 生态环境领域缺乏统一的评估框架，限制了生成式AI的有效应用。
  2. ELLE数据集通过构建包含1130个问答对的基准，标准化了生态环境领域的AI性能评估。
  3. ELLE数据集促进了生成式AI技术在可持续环境成果方面的开发和应用，提供客观比较。

📝 摘要（中文）

生成式AI在生态环境领域，如监测、数据分析、教育和政策支持等方面具有巨大潜力。然而，由于缺乏统一的评估框架，其有效性受到限制。为了解决这个问题，我们提出了环境大语言模型评估（ELLE）问答数据集，这是首个旨在评估大语言模型及其在生态环境科学中应用能力的基准。ELLE数据集包含1130个问答对，涵盖16个环境主题，并按领域、难度和类型进行分类。这个全面的数据集标准化了这些领域的性能评估，从而能够对生成式AI的性能进行一致和客观的比较。通过提供专门的评估工具，ELLE数据集促进了生成式AI技术在可持续环境成果方面的开发和应用。数据集和代码可在https://elle.ceeai.net/和https://github.com/CEEAI/elle获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生态环境领域缺乏统一的生成式AI评估标准的问题。现有方法缺乏针对性，无法有效评估大语言模型在处理环境科学相关任务时的能力，阻碍了相关技术的开发和应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对生态环境领域的问答数据集，该数据集覆盖多个环境主题，并对问题进行难度和类型分类，从而提供一个全面、客观的评估基准。通过这个基准，可以系统地评估不同生成式AI模型在环境领域的性能。

技术框架：ELLE数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 确定环境主题范围；2) 收集和整理相关知识；3) 设计和生成问答对；4) 对问答对进行领域、难度和类型分类；5) 构建数据集并提供访问接口。该数据集包含1130个问答对，涵盖16个环境主题。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了首个专门针对生态环境领域的生成式AI评估基准。与通用数据集相比，ELLE数据集更具针对性，能够更准确地评估模型在环境领域的专业知识和推理能力。

关键设计：ELLE数据集的关键设计包括：1) 覆盖广泛的环境主题，确保评估的全面性；2) 对问题进行难度和类型分类，方便用户根据需求选择合适的子集进行评估；3) 提供清晰的数据集结构和访问接口，方便研究人员使用和扩展。

📊 实验亮点

ELLE数据集包含1130个问答对，覆盖16个环境主题，是首个针对生态环境领域的生成式AI评估基准。通过对不同模型的评估，可以客观比较其在环境领域的性能，为相关研究和应用提供重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于生态环境监测、数据分析、环境教育和政策支持等领域。通过ELLE数据集，可以更有效地评估和选择适用于特定环境任务的生成式AI模型，从而提高环境管理的效率和质量。未来，该数据集可以进一步扩展和完善，以适应不断发展的环境问题和AI技术。

📄 摘要（原文）

Generative AI holds significant potential for ecological and environmental applications such as monitoring, data analysis, education, and policy support. However, its effectiveness is limited by the lack of a unified evaluation framework. To address this, we present the Environmental Large Language model Evaluation (ELLE) question answer (QA) dataset, the first benchmark designed to assess large language models and their applications in ecological and environmental sciences. The ELLE dataset includes 1,130 question answer pairs across 16 environmental topics, categorized by domain, difficulty, and type. This comprehensive dataset standardizes performance assessments in these fields, enabling consistent and objective comparisons of generative AI performance. By providing a dedicated evaluation tool, ELLE dataset promotes the development and application of generative AI technologies for sustainable environmental outcomes. The dataset and code are available at https://elle.ceeai.net/ and https://github.com/CEEAI/elle.